(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段と、を備えたX線診断装置において、
前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、前記検出された欠陥画素を中心として設定された2次元探索領域内に含まれる前記欠陥画素の塊数をカウントする塊数カウント手段と、前記検出された欠陥画素で構成される欠陥画素群の所定方向に前記欠陥画素が存在する場合、前記塊数に重みを付加する重み設定手段と、前記重みを付加された塊数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する異常判断手段と、を備えることを特徴とするX線診断装置。
【請求項２】
X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段と、を備えたX線診断装置において、
前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、前記検出された欠陥画素の位置情報に基づいて隣接する前記欠陥画素の繋がり数をカウントする繋がり数カウント手段と、前記検出された欠陥画素で構成される欠陥画素群の所定方向に前記欠陥画素が存在する場合、前記繋がり数に重みを付加する重み設定手段と、前記重みを付加された繋がり数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する異常判断手段と、を備えることを特徴とするX線診断装置。
【請求項３】
X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段と、を備えたX線診断装置において、
前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、前記検出された欠陥画素を中心として設定された2次元探索領域内に含まれる前記欠陥画素の塊数をカウントする塊数カウント手段と、前記検出された欠陥画素で構成される欠陥画素群の形状に基づいて前記塊数に重みを付加する重み設定手段と、前記重みを付加された塊数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する異常判断手段と、を備えることを特徴とするX線診断装置。
【請求項４】
X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段と、を備えたX線診断装置において、
前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、前記検出された欠陥画素の位置情報に基づいて隣接する前記欠陥画素の繋がり数をカウントする繋がり数カウント手段と、前記検出された欠陥画素で構成される欠陥画素群の形状に基づいて前記繋がり数に重みを付加する重み設定手段と、前記重みを付加された繋がり数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する異常判断手段と、を備えることを特徴とするX線診断装置。
【請求項５】
X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段と、を備えたX線診断装置において、
前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、検出された前記欠陥画素から前記X線平面検出器の欠陥素子の塊度合いを検出する塊度合い検出手段と、前記塊度合いに基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する第1の異常判断手段と、前記第1の異常判断手段と異なる閾値が設定され前記欠陥画素とその周囲の前記欠陥画素に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する第2の異常判断手段と、を有し、前記第2の異常判断手段は、単位時間当たりの塊数の増加率に基づいて前記X線平面検出器が異常と判断される時間を計算することを特徴とするX線診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、X線平面検出器を搭載したX線診断装置に関し、特にX線平面検出器の欠陥素子の状態を検出するX線診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
X線診断装置は、被検体にX線を照射し、透過X線をX線平面検出器で検出することで被検体のX線画像データを得る。そして、X線診断装置は、画像処理手段でX線画像データを処理することにより、表示手段にX線画像又は透視画像を表示する。【０００３】
X線平面検出器を構成する複数のX線検出素子の中に、欠陥素子を有している可能性がある。また、X線検出素子は後発的に欠陥素子となってしまうこともある。そこで、臨床直前の暗電流量やX線画像の画像情報からX線平面検出器の欠陥素子を検出し、欠陥素子による欠陥画素を補間していた(例えば、特許文献1、特許文献2)。【０００４】
【特許文献１】特開2007-54359号公報
【特許文献２】特開2006-280853号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、X線平面検出器の欠陥素子が個別に分散している場合、欠陥素子による欠陥画素を周囲の画素によって補間することができるが、X線平面検出器の欠陥素子が密集する場合、欠陥素子による欠陥画素を周囲の画素によって補間することができない可能性がある。  
そこで、本発明は、X線平面検出器の異常状態を検出することができるX線診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、X線管を有したX線発生器と、X線発生器と対向配置されたX線平面検出器と、前記X線平面検出器から読み出されたX線画像データに基づいて画像処理を行う画像処理手段と、該画像処理したX線画像又は透視画像を表示する表示手段とを備えたX線診断装置において、前記X線画像データの画素情報から前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段と、検出された前記欠陥画素から前記X線平面検出器の欠陥素子の塊度合いを検出する塊度合い検出手段と、前記塊度合いに基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断する異常判断手段とを備える。X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素の塊度合いより、X線平面検出器の異常状態を把握することができる。【０００７】
また、前記欠陥画素検出手段は、前記X線画像データの全画素の平均画素値に基づいて、前記X線平面検出器の欠陥素子に対応する欠陥画素を検出するものであってもよい。
また、前記欠陥画素を中心として設置された2次元探索領域内に含まれる前記欠陥画素の塊数をカウントする塊数カウント手段を備え、前記異常判断手段は前記塊数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断するものであってもよい。また、前記欠陥画素の位置情報に基づいて、隣接する前記欠陥画素の繋がり数をカウントする繋がり数カウント手段を備え、前記異常判断手段は前記繋がり数に基づいて前記X線平面検出器が異常か否かを判断するものであってもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、X線平面検出器の異常状態を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の全体構成を示す図。
【図２】本発明の欠陥画素の位置及び塊を示す図。
【図３】本発明の塊度合い検出手段の詳細を示す図。
【図４】本発明の欠陥画素の具体例を示す図。
【図５】本発明の表示形態を示す図。
【図６】本発明の欠陥画素の繋がりを示す図。
【図７】本発明の第1の実施形態〜第3の実施形態の動作を示す図。
【図８】本発明の第4の実施形態を示す図。
【図９】本発明の第4の実施形態、第5の実施形態の動作を示す図。
【図１０】本発明の第6の実施形態、第7の実施形態を示す図。
【符号の説明】
【００１１】
10  X線発生器、12  被検体、14  X線平面検出器、20  信号処理部、22  画像収集手段、24  画像処理手段、26  欠陥画素検出手段、28  欠陥画素位置記憶手段、30  塊度合い検出手段、32  異常判断手段、34  表示手段、33  操作卓
【発明を実施するための形態】
【００１２】
(第1の実施形態：塊カウント)
以下、図を用いて第1の実施形態を説明する。図1にX線診断装置の全体構成を示す。実施形態におけるX線診断装置は、被検体12にX線を照射するX線発生器10と、X線発生器10に対向配置され被検体12の透過X線を検出するX線平面検出器14と、X線平面検出器14から得られるX線情報から欠陥素子の塊度合いを把握する信号処理部20と、X線平面検出器14の状態を表示する表示手段34とからなる。
【００１３】
X線発生器10は、例えば、熱電子を放出する陰極と、電子を受けてX線を発生させる陽極とからなるX線管を有している。X線発生器10より発生したX線は、被検体12に照射される。X線平面検出器14は、例えば、半導体からなるX線検出素子を2次元方向に配列して形成されるものである。
【００１４】
信号処理部20は、X線平面検出器18から得られるX線画像データを収集する画像収集手段22と、収集したX線画像データにノイズ除去等の各種フィルタ処理を行なう画像処理手段24と、X線画像データの画素情報に基づいて欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段26と、欠陥画素の位置情報を記憶する欠陥画素位置記憶手段28と、記憶された欠陥画素の位置情報から欠陥素子の塊度合いを検出する塊度合い検出手段30と、欠陥素子の塊度合いからX線平面検出器18が異常か否かを判別する判別手段32とからなる。
【００１５】
欠陥画素検出手段26は、画像収集手段22と画像処理手段24を介して得られたX線画像データについて全画素の平均画素値を算出する。そして、欠陥画素検出手段26は、X線検出素子に対応するX線画像データの欠陥画素の画素値と全画素の平均画素値との差が所定値Aより大きいか否かを判別する。なお、操作卓33によって所定値Aを任意に設定することができる。
【００１６】
具体的には、欠陥画素検出手段26は、｜ある1つの画素の画素値-全画素の平均画素値｜＞Aの場合、ある1つの画素は画素値が低い画素であるため、欠陥画素として検出する。欠陥素子はX線を検出できないため、欠陥素子に対応するX線画像データの画素は欠陥画素となる。欠陥画素検出手段26は、X線平面検出器18のすべてのX線検出素子について上記判別を行ない、欠陥画素を検出する。そして、欠陥画素位置記憶手段28は、欠陥画素の位置(座標)を記憶する。
【００１７】
図2(A)に、X線画像データ50で欠陥画素の位置が欠陥画素位置記憶手段28に記憶された状態を示す。ハッチング部52が欠陥画素である。例えば、X線画像データ50の1行目では、左端の欠陥画素(1,1)の位置が欠陥画素位置記憶手段28に記憶されている。また、X線画像データ50の2行目では、欠陥画素(8,2)(9,2)(10,2)の位置が欠陥画素位置記憶手段28に記憶されている。X線画像データ50の3行目では、欠陥画素(8,3)(9,3)(11,3)の位置が欠陥画素位置記憶手段28に記憶されている。このように、X線画像データ50の全ての欠陥画素の位置が欠陥画素位置記憶手段28に記憶されている。
【００１８】
図3に塊度合い検出手段30の詳細を示す。塊度合い検出手段30は、欠陥画素位置記憶手段28に記憶されたX線画像データ50の欠陥画素の位置情報に基づいて、その周囲の欠陥画素をカウントする塊数カウント手段301を有している。塊度合い検出手段30は、繋がり数カウント手段302と、重み設定手段303と、これらを選択する選択手段304とを有している。操作卓33は、選択手段304を操作することができる。本実施形態における選択手段304は、塊数カウント手段301を選択している。繋がり数カウント手段302と重み設定手段303の詳細は、他の実施形態で説明する。
【００１９】
具体的には、塊数カウント手段301は、まず、X線画像データ50において欠陥画素の位置に2次元探索領域54を設定する。この2次元探索領域54は、例えば、X線平面検出器14のピクセルサイズが125μmの場合、5×5のカーネルサイズである。X線画像を作成する時に必要な高周波信号は2.0[lp/mm]が一般的に知られている。よって、本実施形態では、高周波信号に基づいて500μmの信号成分の走行を行なうことができることを基準とし、2次元探索領域54を5×5のカーネルサイズとした。
【００２０】
塊数カウント手段301は、ある欠陥画素を中心として設置された5×5のカーネルサイズ(縦横625μm)の2次元探索領域54内に含まれる欠陥画素の数をカウントする。例えば、欠陥画素(1,1)の場合、2次元探索領域54内に欠陥画素が欠陥画素(1,1)のみであるため、塊数“1”とカウントされる。欠陥画素(8,2)の場合、2次元探索領域54内に欠陥画素(8,2)(9,2)(10,2)(8,3)(9,3)(8,4)(9,4)(10,4)があるため、塊数“8”とカウントされる。欠陥画素(9,3)の場合、2次元探索領域54内に欠陥画素(8,2)(9,2)(10,2)(8,3)(9,3)(11,3)(8,4)(9,4)(10,4)(11,4)があるため、塊数“10”とカウントされる。このように、塊数カウント手段301は、X線画像データ50の全ての欠陥画素について上記カウントを行なう。図2(B)は、本実施形態においてカウントされた塊数をX線画像データ50の欠陥画素の位置に示したものである。
【００２１】
塊度合い検出手段30の塊数カウント手段301においてカウントされる塊数が多いほど、欠陥画素に対応する欠陥素子が塊になっている可能性が高い。異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も塊数が大きい数を検出し、塊数が閾値以上(例えば“9”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。異常判断手段32は、塊数カウント手段301においてカウントされる塊数が閾値未満(例えば“8”以下)の欠陥画素である場合、又は欠陥画素が検出されない場合、又は欠陥画素の総数が微量(2．3程度)である場合、“正常”として判断する。図2(B)のX線画像データ50の中で最も塊数が大きい数は“12”である。異常判断手段32は、塊数“12”が閾値“9”以上であるため、“異常”として判断する。つまり、異常判断手段32は、X線平面検出器14が臨床に耐えうるか否かの判断を行っている。
【００２２】
図4にX線平面検出器14のピクセルサイズが125μmの場合における、欠陥画素の例を示す。図4(A)は、欠陥画素が1画素存在する場合を示す。欠陥画素が1つ存在する場合、欠陥画素52の最大長176μmの偽画像となる。図4(B)に示すように2×3のカーネルサイズの欠陥画素が存在する場合、欠陥画素52の最大長450μmの偽画像となる。図4(C)に示すように3×3のカーネルサイズの欠陥画素が存在する場合、欠陥画素52の最大長530μmの偽画像となる。3×3以上のカーネルサイズの欠陥画素が存在した場合、最大長が500μmを超えてしまい、周囲の画素によって補正することができない状態となってしまう。よって、本実施形態では、異常判断手段32は塊数“9”以上の欠陥画素が存在する場合“異常”であると判断することとした。
【００２３】
また、X線平面検出器14のピクセルサイズが100μmであれば、3×4以上のカーネルサイズの欠陥画素が存在する場合、最大長500μmを超えてしまい、周囲の画素によって補正することができない状態となってしまう。よって、異常判断手段32は、塊数“12”以上の欠陥画素が存在すると異常であると判断する。塊数の閾値は、X線平面検出器14のピクセルサイズに依存して可変される。また、操作者は、操作卓33で塊数の閾値を任意に設定することもでき、例えば、X線平面検出器14が“異常”となる直前である塊数“7”や“8”を設定することができる。
【００２４】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、図5に示されるように、“異常”情報を画像処理手段24で各種フィルタ処理が行なわれたX線画像とともに表示する。表示手段34に“異常”情報が表示された場合、操作者はメンテナンス会社にX線平面検出器14の取替えや修理を依頼することができる。
【００２５】
つまり、操作者は、X線平面検出器14の欠陥素子に対応する欠陥画素の塊数によって、X線平面検出器14の状態を把握することができる。そして、操作者はX線平面検出器14の適切な処置を行なうことができる。
【００２６】
なお、2次元探索領域54を5×5のカーネルサイズとしたが、他のサイズにしてもよい。例えば、2次元探索領域54を操作卓33によって任意に設定することができ、2次元探索領域54を例えば3×3や7×7のカーネルサイズにしたりすることができる。
【００２７】
また、本実施形態は、操作者が通常にX線撮影している際に実施することができる。また、ユーザーキャリブレーションと呼ばれる、操作者がX線平面検出器14のゲイン補正データ取得、欠陥素子位置情報更新の場合に実施することができる。
【００２８】
(第2の実施形態：繋がり)
図1〜6を用いて第2の実施形態を説明する。第1の実施形態と異なる点は、欠陥素子に対応する欠陥画素の繋がり状態からX線平面検出器14が異常かどうかを判断する点である。本実施形態における選択手段304は、繋がり数カウント手段302を選択している。
【００２９】
塊度合い検出手段30の繋がり数カウント手段302は、欠陥画素位置記憶手段28に記憶されたX線画像データ50の欠陥画素の位置に基づいて、上、下、左、右に隣接する欠陥画素の繋がりをカウントして欠陥素子の繋がり状態を検出する。
【００３０】
例えば、欠陥画素(1,1)は、隣接する欠陥画素が上、下、左、右に存在しないため、繋がり数カウント手段302は繋がり数“0”としてカウントする。欠陥画素(5,4)は、欠陥画素(5,5)と繋がっているので、塊度合い検出手段30は繋がり数“1”としてカウントする。欠陥画素(8,2)の場合、欠陥画素(9,2)(10,2)(8,3)(9,3)(11,3)(8,4)(9,4)(10,4)(11,4)と繋がっているので、繋がり数カウント手段302は繋がり数“9”としてカウントする。このように、繋がり数カウント手段302は、X線画像データ50の全ての欠陥画素について上記カウントを行なう。
【００３１】
繋がり数カウント手段302においてカウントされる繋がり数が多いほど、欠陥画素、すなわち欠陥素子が塊になっている。異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も繋がり数が大きい数を検出し、繋がり数が閾値以上(例えば“8”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。異常判断手段32は、繋がり数カウント手段302においてカウントされる繋がり数が閾値未満(例えば“7”以下)の欠陥画素である場合、“正常”として判断する。図6のX線画像データ50の中で最も繋がり数が大きい数は“9”である。異常判断手段32は、繋がり数“9”が“8”以上であるため、“異常”として判断する。つまり、異常判断手段32は、X線平面検出器14が臨床に耐えうる否かの判断を行っている。
【００３２】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報を画像処理手段24で各種フィルタ処理等の様々な処理を行なわれたX線画像とともに図5のように表示する。表示手段34に“異常”情報が表示された場合、操作者はメンテナンス会社にX線平面検出器14の取替えや修理を依頼することができる。
【００３３】
つまり、操作者は、X線平面検出器14の欠陥素子に対応する欠陥画素の繋がり数によって、X線平面検出器14の状態を把握することができる。そして、操作者はX線平面検出器14の適切な処置を行なうことができる。
【００３４】
なお、本実施形態では、繋がり数カウント手段302は、上、下、左、右に隣接する欠陥画素の繋がりを欠陥画素の繋がり数としてカウントして繋がり状態を検出した。繋がり数カウント手段302は、上、下、左、右に加えて、左上、右上、左下、右下に隣接する欠陥画像の繋がり数をカウントして繋がり状態を検出してもよい。
【００３５】
(第3の実施形態：塊カウント+繋がり)
図1〜6を用いて第3の実施形態を説明する。第1の実施形態と第2の実施形態と異なる点は、欠陥素子に対応する欠陥画素の塊数と繋がり数からX線平面検出器14が異常かどうかを判断する点である。本実施形態における選択手段304は、塊数カウント手段301と繋がり数カウント手段302を選択している。
【００３６】
第1の実施形態で説明したとおり、塊数カウント手段301は、欠陥画素位置記憶手段28に記憶されたX線画像データ50の欠陥素子と判別された全ての欠陥画素の位置情報に基づいて、その周囲の欠陥画素をカウントするものである。繋がり数カウント手段302は、欠陥画素位置記憶手段28に記憶されたX線画像データ50の欠陥画素の位置に基づいて、その欠陥画素に隣接する欠陥画素の繋がりを欠陥画素の繋がり数としてカウントするものである。
【００３７】
塊数カウント手段301でカウントされた塊数を“N”とする。繋がり数カウント手段302でカウントされた繋がり数を“R”とする。異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も“N＋R”が大きい数を検出し、“N＋R”が閾値以上(例えば“15”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。異常判断手段32は、“N＋R”が閾値未満(例えば“14”以下)の欠陥画素である場合、“正常”として判断する。
具体的には、異常判断手段32は、図2(B)に表示されている塊数と図6に表示されている繋がり数をそれぞれの欠陥画素において足し合わせる。例えば、欠陥画素(1,1)の場合、塊数“1”であり、繋がり数“0”であるため、“N＋R”が1である。欠陥画素(8,2)の場合、塊数“8”であり、繋がり数“9”であるため、“N＋R”が17である。欠陥画素(9,9)の場合、塊数“3”であり、繋がり数“2”であるため、“N＋R”が5である。このように、異常判断手段32は、塊数カウント手段301と繋がり数カウント手段302に基づいて、X線画像データ50の全ての欠陥画素について上記カウントを行なう。X線画像データ50の中で最も“N＋R”が大きい数は“21”であり、閾値以上(“15”以上)であるため、異常判断手段32は、“異常”として判断する。
【００３８】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報を画像処理手段24で各種フィルタ処理等の様々な処理を行なわれたX線画像とともに図5のように表示する。操作者は、表示手段34に表示される“異常”情報を見たら、メンテナンス会社にX線平面検出器14の取替えや修理を依頼することができる。
【００３９】
つまり、操作者は、X線平面検出器14の欠陥素子に対応する欠陥画素の塊数と繋がり数の2つの情報によって、X線平面検出器14の状態を、さらに精度を高めて把握することができる。そして、操作者はX線平面検出器14の適切な処置を行なうことができる。
【００４０】
(第1の実施形態〜第3の実施形態：動作)
次に、第1の実施形態〜第3の実施形態の動作について図7を用いて説明する。  
欠陥画素検出手段26は、画像収集手段22と画像処理手段24を介して得られたX線画像データの欠陥画素の画素値と全画素の平均画素値との差に基づいて、画素値が低い欠陥画素を検出する(S101)。
【００４１】
欠陥画素が検出されない場合、異常判断手段32は“正常”として判断する。表示手段34は、画像処理手段24により構成されたX線画像のみを表示する。欠陥画素が検出された場合、塊度合い検出手段30は、欠陥画素とその周囲の塊又は欠陥画素の繋がりに基づいて、欠陥素子の塊度合いを検出する(S102)。
【００４２】
異常判断手段32は、塊度合い検出手段30においてカウントされる塊数又は繋がり数が閾値以上の欠陥画素があると“異常”として判断する。また、異常判断手段32は、塊度合い検出手段30においてカウントされる塊数又は繋がり数が閾値未満の欠陥画素である場合、又は、欠陥画素検出手段26において検出される欠陥画素の総数が微量である場合、“正常”として判断する(S103)。
【００４３】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報をX線画像とともに表示する。異常判断手段32で“正常”として判断された場合、表示手段34は、X線画像のみを表示する(S104)。
【００４４】
(第4の実施形態：斜め(重み))
次に図1〜図8を用いて第4の実施形態を説明する。第1の実施形態〜第3の実施形態と異なる点は、欠陥素子として検出された欠陥画素群の所定方向に欠陥画素が存在する場合、重みを付加する点である。本実施形態における選択手段304は、塊数カウント手段301と重み設定手段303、又は繋がり数カウント手段と重み設定手段303を選択している。
【００４５】
重み設定手段303は、検出された欠陥画素群の例えば斜め方向に欠陥画素52が存在する場合、塊数カウント手段でカウントされた塊数、又は繋がり数カウント手段302でカウントされた繋がり数に重みを付加する。重み設定手段303は、欠陥画素群の斜め方向に欠陥画素が1つ存在する場合、重み“W1”を“1”とし、欠陥画素群の斜め方向に欠陥画素が2つ存在する場合、重み“W1”を“2”とする。
【００４６】
塊数カウント手段301でカウントされた塊数を“N”とする。繋がり数カウント手段302でカウントされた繋がり数を“R”とする。重み設定手段303でカウントされた重みを“W1”とする。異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も“N＋W1”が大きい数を検出し、“N＋W1”が閾値以上(例えば“9”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。異常判断手段32は、“N＋W1”が閾値未満(例えば“8”以下)の欠陥画素がある場合、“正常”として判断する。
【００４７】
例えば、図8(A)の場合、塊数は“3”であり、斜め方向に欠陥画素が2つ存在するため、重みは“2”である。よって、“N＋W1”は“5”となるため、異常判断手段32は “正常”として判断する。
【００４８】
また、図8(B)の場合、塊数は“7”であり、斜め方向に欠陥画素が2つ存在するため、重みは“2”である。よって、“N＋W1”は“9”となるため、異常判断手段32は “異常”として判断する。例えば、図8(C)の場合、塊数は“9”であり、斜め方向に欠陥画素が2つ存在するため、重みは“2”である。よって、“N＋W1”は“11”となるため、異常判断手段32は “異常”として判断する。図8(B)や図8(C)に示すように、ピクセルサイズが125μmの場合、欠陥画素群のA-B間の長さが530μmや548μmとなる。この場合、最大長500μmを超えてしまう。最大長500μmを考慮して、異常判断手段32の閾値が設定されている。
【００４９】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報を画像処理手段24で各種フィルタ処理等の様々な処理を行なわれたX線画像とともに図4のように表示する。
【００５０】
なお、本実施形態では、重み設定手段303は、欠陥画素群の斜め方向に欠陥画素が存在する場合、重みを加えたが、縦方向や、横方向に欠陥画素が存在する場合も同様にして重みを加えてもよい。また、重み設定手段303は、繋がり数“R”を用いて判断してもよい。
【００５１】
(第5の実施形態：形状：補正できない塊：欠陥画素が欠陥画素に囲まれている(重み))
次に図1〜図8を用いて第5の実施形態を説明する。第1の実施形態〜第4の実施形態と異なる点は、欠陥素子として検出された欠陥画素群の形状に基づいて重みを付加する点である。
【００５２】
欠陥画素(5,4)(5,5)からなる塊は、周囲に有効な画素があるため、周囲の画素情報を補間することにより、これらの欠陥画素を補正することができる。しかし、欠陥画素(8,15)(7,16)(8,16)(9,16)(7,17)(8,17)(9,17)からなる塊に関して、欠陥画素(8,16)の周囲(上、下、左、右)に有効な画素がないため、欠陥画素(8,16)を補正することができない。
【００５３】
重み設定手段303でカウントされた重みを“W2”とする。重み設定手段303は、検出された欠陥画素群内のある欠陥画素の周囲に有効な画素がない場合、塊数カウント手段301でカウントされた塊数、又は繋がり数カウント手段302でカウントされた繋がり数に重み“3”を付加する。
【００５４】
異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も“N＋W2”が大きい数を検出し、“N＋W2”が閾値以上(例えば“9”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。異常判断手段32は、“N＋W2”が閾値未満(例えば“8”以下)の欠陥画素がある場合、“正常”として判断する。例えば、欠陥画素(8,16)の場合、“N＋W2”が“9”であるため、異常判断手段32は、欠陥画素(8,16)を“異常”として判断する。
【００５５】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報を画像処理手段24で各種フィルタ処理等の様々な処理を行なわれたX線画像とともに図4のように表示する。
【００５６】
このように、塊数又は繋がり数で“正常”として一端判断されても、重みを付加することにより、“異常”となるケースがある。つまり、操作者は、X線平面検出器14の重み情報によって、X線平面検出器14の状態を、さらに精度を高めて把握することができる。そして、操作者はX線平面検出器14の適切な処置を行なうことができる。
【００５７】
重み設定手段303は、検出された欠陥素子群内のある欠陥画素の周囲に有効な画素がない場合、重み“3”を付加したが、欠陥画素の上、下、左、右の他に、左上、右上、左下、右下に有効な画素がない場合、さらに重みを付加することもできる。
【００５８】
(第4の実施形態、第5の実施形態：動作)
次に、第4の実施形態、第5の実施形態の動作について図6を用いて説明する。
欠陥画素検出手段26は、画像収集手段22と画像処理手段24を介して得られたX線画像データの欠陥画素の画素値と全画素の平均画素値との差に基づいて、画素値が低い欠陥画素を検出する(S201)。
【００５９】
欠陥画素が検出されない場合、異常判断手段32は“正常”として判断する。表示手段34は、画像処理手段24により構成されたX線画像のみを表示する。欠陥画素が検出された場合、塊度合い検出手段30は、欠陥画素とその周囲の塊又は欠陥画素の繋がりに基づいて、欠陥画素、すなわち欠陥素子の塊度合いを検出する(S202)。
【００６０】
異常判断手段32は、塊度合い検出手段30においてカウントされる塊数又は繋がり数が閾値以上の欠陥画素があると“異常”として判断する。また、異常判断手段32は、塊度合い検出手段30においてカウントされる塊数又は繋がり数が閾値未満の欠陥画素がある場合、又は、欠陥画素検出手段26において検出される欠陥画素の総数が微量である場合、“正常”として判断する(S203)。
【００６１】
S203で“正常”として判断された場合、異常判断手段32は、塊度合い検出手段30においてカウントされる塊数又は繋がり数に、欠陥画素の配置や塊の形状に基づく重みを付加して上記閾値以上の欠陥画素があると“異常”として判断する(S204)。
【００６２】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、表示手段34は、“異常”情報をX線画像とともに表示する。異常判断手段32で“正常”として判断された場合、表示手段34は、X線画像のみを表示する(S205)。
【００６３】
(第6の実施形態：画像補正)
次に図2〜図10を用いて第6の実施形態を説明する。第1の実施形態〜第5の実施形態と異なる点は、異常判断手段32で“正常”として判断された場合、X線画像データの欠陥画素を補正する点である。
【００６４】
本実施形態では、画像収集手段22と画像処理手段24を介して得られるX線画像データを補正し、補正したX線画像を表示手段34に表示させる画像補正手段38を備えている。画像補正手段38は、異常判断手段32に連結され、異常判断手段32で判断された“異常”or“正常”の情報が入力される。
【００６５】
上述したとおり、第1の実施形態〜第5の実施形態において、異常判断手段32で“正常”として判断された場合、画像補正手段38は、X線画像データの欠陥画素を補正する。画像補正手段38は、欠陥画素の周囲の有効画素の画素値を平均化し、その欠陥画素を平均化した画素値に置き換える。具体的には、画像補正手段38は、例えば、欠陥画素(1,1)の周囲の有効画素(2,1)(1,2)(2,2)の画素値の平均値を算出する。そして、画像補正手段38は、欠陥画素(1,1)の画素値を算出した平均値に置き換える。また、画像補正手段38は、例えば、欠陥画素(10,4)の周囲の有効画素(10,3)(9,5)(10,5)(11,5)の画素値の平均値を算出する。そして、画像補正手段38は、欠陥画素(10,4)の画素値を算出した平均値に置き換える。このように、画像補正手段38は、X線画像データ50の全ての欠陥画素について補正を行なう。そして、画像補正手段38は、補正したX線画像を表示手段34に表示させる。
【００６６】
異常判断手段32で“異常”として判断された場合、X線画像データの補正を行なわない。表示手段34は、“異常”情報を画像処理手段24から出力された補正されていないX線画像とともに図5のように表示する。
【００６７】
以上より、異常判断手段32で“正常”として判断された場合、X線画像データの欠陥画素を有効画素に基づいて補正することができ、表示手段34は補正したX線画像を表示することができる。
【００６８】
(第7の実施形態：メンテナンスサーバ)
次に図2〜図10を用いて第7の実施形態を説明する。第1の実施形態〜第6の実施形態と異なる点は、ネットワークを介して、欠陥画素情報をメンテナンスサーバ36に連絡し、第2の異常判断手段40で判断を行なう点である。
【００６９】
ネットワークを介して信号処理部20に接続されたメンテナンスサーバ36と、第2の異常判断手段40と、第2の表示手段42とを備えている。これらは、メンテナンス会社に設置されている。
【００７０】
全国各地の病院に設置された複数のX線診断装置の信号処理部20から出力される欠陥画素情報がネットワークを介してメンテナンスサーバ36に入力される。具体的には、X線平面検出器18のすべてのX線検出素子について欠陥素子に対応する欠陥画素を検出する欠陥画素検出手段26と、X線画像データ50の欠陥画素の位置を記憶した欠陥画素位置記憶手段28と、欠陥画素の位置情報に基づいて、その周囲の欠陥画素をカウントし、塊度合いを検出する塊度合い検出手段30とからの欠陥画素情報がメンテナンスサーバ36に入力される。メンテナンスサーバ36は、これら複数の欠陥画素情報を時間情報とともに記憶する。
【００７１】
第2の異常判断手段40は、異常判断手段32と設定される閾値の点で異なる。異常判断手段32は、X線画像データ50の中で最も塊数が大きい数を検出し、塊数が閾値以上(例えば“9”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断した。第2の異常判断手段40の閾値は、異常判断手段32で設定された閾値よりも低く設定される。具体的には、第2の異常判断手段40は、X線画像データ50の中で最も塊数が大きい数を検出し、塊数が閾値以上(例えば“5”以上)の欠陥画素がある場合、“異常”として判断する。
【００７２】
第2の異常判断手段40の閾値を、異常判断手段32で設定された閾値よりも低く設定することにより、X線平面検出器14が“異常”となる前にメンテナンス会社に知らせることができ、メンテナンス会社は、適宜、X線平面検出器14の取替えや修理を行なうことができる。
【００７３】
(経過情報)
メンテナンスサーバ36は、欠陥画素情報を取得した時間情報が欠陥画素情報とともに記憶している。例えば、時間T1のとき、塊数が“3”であったとし、時間T1から所定時間経過した時間T2のとき、塊数が“5”であったとする。第2の異常判断手段40は、単位時間当たりの塊数の増加率(5-3/(Ｔ2-Ｔ1))から、後どのくらい時間((Ｔ2-Ｔ1)×3)で塊数が閾値以上(“9”以上)となるかを計算する。第2の表示手段42は、その残り時間を表示する。よって、X線平面検出器14が“異常”となる前にメンテナンス会社に知らせることができ、メンテナンス会社は、適宜、X線平面検出器14の取替えや修理を行なうことができる。
なお、本実施形態では、第1の実施形態で説明した塊数に特化したが、他の実施形態に開示した繋がり数などを用いても同様に本実施形態を行なうことができる。
【図１】
0005469057.tif 000002
【図２】
0005469057.tif 000003
【図３】
0005469057.tif 000004
【図４】
0005469057.tif 000005
【図５】
0005469057.tif 000006
【図６】
0005469057.tif 000007
【図７】
0005469057.tif 000008
【図８】
0005469057.tif 000009
【図９】
0005469057.tif 000010
【図１０】
0005469057.tif 000011